在碳中和背景下，燃煤发电机组深度调峰及灵活性运行对炉内三维燃烧状况实时监控提出了迫切要求。总结了燃煤电站锅炉及工业窑炉三维燃烧温度分布监测研究进展。在燃烧火焰辐射成像模型方面，重点介绍了以蒙特卡洛方法为基础建立的方向辐射强度计算的DRESOR法以及近期对DRESOR法的优化，为提高燃烧介质温度的反演精度、同时反演燃烧介质的辐射特性参数分布奠定了基础。三维温度场和辐射参数同时反演问题求解的基本方法为采用Tikhonov正则化方法从多种单色辐射强度图像中重建炉内温度分布，再用最优化方法更新颗粒介质辐射特性，迭代求解。近期，反演重建算法有了新进展，新算法分3个阶段：① 假设炉内吸收系数、散射系数和炉壁反射率分布均匀，优化求解得到最佳辐射参数及炉内温度分布；② 在第1阶段基础上，将炉内吸收系数、散射系数设置为空间坐标的二阶多项式拟合分布，壁面仍为均匀反射率，进一步优化迭代计算；③ 在第2阶段计算收敛的基础上，进一步假设炉壁反射率为壁面坐标的二阶多项式分布，再优化迭代计算。依据反演算法最新进展获得了燃烧温度重建误差1%以内的重建结果，并实现了基于辐射参数的炉内煤粉浓度相对分布的重建。炉内三维温度场可视化监测系统在200、300、600 MW燃煤电站锅炉燃烧监控中得到了工业应用，并进一步扩展应用到轧钢厂步进式加热炉、石油化工厂管式加热炉、单火嘴燃烧炉、化工厂裂解炉等燃油或燃气工业窑炉中，应用前景良好。未来需采用机器学习和人工智能理论进一步提升耦合重建问题的求解效率，与炉内工况及热力系统三维实时、动态建模相结合，实现炉内三维工况分布参数（炉内气氛、颗粒物、污染物、炉内热负荷、炉壁热负荷分布等）实时监测及诊断和锅炉水冷壁内水动力、热力系统分布参数建模预测，构建多时间尺度大数据驱动的燃煤发电机组数字孪生系统，为开发智能锅炉/工业窑炉优化控制系统做出贡献。